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Título : Estimación de la demanda eléctrica de la cocina de inducción por análisis clúster.
Autor : Carrión González, Jorge Enrique
Camacho Ortega, Leoncio Francisco
Palabras clave : <DEMANDA ELÉCTRICA><COCINA DE INDUCCIÓN><ANÁLISIS CLÚSTER>
<MATLAB><MINERÍA DE DATOS>
Fecha de publicación : 2017
Resumen : El presente trabajo de tesis tiene como principal objetivo realizar la estimación de la demanda eléctrica de la cocina eléctrica de inducción por análisis clúster. Se realizó el monitoreo del consumo de energía eléctrica de la cocina de inducción a cinco usuarios residenciales de Loja, el periodo de mediciones comprende desde el 01 de marzo al 30 de junio de 2016. Para efectuar la campaña de mediciones se utilizó el contador instantáneo de energía Efergy E2 Classic, este equipo permitió censar el consumo de energía de las cocinas eléctricas de inducción expresado en kWh por hora en forma diaria y mensual. Obtenida la base de datos se realizó una clasificación y evaluación de la misma aplicando la minería de datos. Para la estimación de la demanda eléctrica, se utilizó tres métodos de análisis clúster, Método del Dendrograma, K-Means y Fuzzy C-Means. Éstos métodos fueron utilizados de la Toolbox de Matlab®. En el análisis clúster se procedió a agrupar los datos de consumo eléctrico en dos clusters por cada usuario, obteniéndose una curva de consumo eléctrico característica para cada clúster. Del análisis clúster se determinó que de los cinco usuarios analizados, tres presentan un consumo que tiene características similares entre sí, se estableció que el valor máximo de consumo de energía eléctrica de estos tres usuarios es de 0,518 kWh, con una potencia máxima de 2,307 kW en los días hábiles (lunes a viernes), mientras que el valor máximo de consumo de energía eléctrica de los fines de semana (sábado y domingo) es de 0,344 kWh, con una potencia máxima de 2,684 kW. Los dos usuarios restantes presentan una agrupación clúster distinta, esto debido a los hábitos de uso de la cocina de inducción. Finalmente se realizó la implementación de un algoritmo para realizar análisis clúster, se desarrolló una Interfaz Gráfica de Usuario (GUI) en Matlab®, esta aplicación permite realizar el análisis clúster aplicando las tres técnicas utilizadas en este trabajo, además se realiza la evaluación de la agrupación utilizando el método de Ward, que ha sido implementado en la técnica del Dendrograma. La respuesta de cálculo del algoritmo desarrollado es inmediata, este permite visualizar los resultados obtenidos para cada técnica de análisis, así como facilita al usuario el manejo de los resultados.
Descripción : The present work of thesis has as main objective to realize the estimation of the electrical demand of an induction cooktop by cluster analysis. The electric power consumption of the induction cooktop was monitored to five residential users in the city of Loja, the measurement period comprises from March 1 to June 30, 2016. In order to carry out the measurement campaign, instant energy meter Efergy E2 Classic was used, this equipment allowed to censor the energy consumption of the induction cooktops expressed in kWh per hour in daily and monthly form. Once the database was obtained, a classification and evaluation of the same was done applying the data mining. For the estimation of the electrical demand, three methods of cluster analysis were used, Dendrogram Method, K-Means and Fuzzy C-Means. These methods were used from the Matlab® Toolbox. In the cluster analysis we proceeded to group the data of electrical consumption in two clusters for each user, obtaining a characteristic electrical consumption curve for each cluster. From the cluster analysis it was determined that of the five users analyzed, three present a consumption that has similar characteristics to each other, it was established that the maximum value of electric energy consumption of these three users is 0.518 kWh, with a maximum power of 2,307 kW on working days (Monday to Friday), while the maximum value of electric consumption of weekends (Saturday and Sunday) is 0.344 kWh, with a maximum power of 2,684 kW. The two remaining users present a different clusters, this due to the habits of use of the induction cooktop. Finally, an algorithm was implemented to perform cluster analysis, a Graphical User Interface (GUI) was developed in Matlab®, this application allows to perform the cluster analysis applying the three techniques used in this work, in addition the evaluation of the grouping is realized using the Ward's method that has been implemented in the Dendrogram technique. The developed algorithm calculation response is immediate, which allows to visualize the results obtained for each analysis technique, as well as facilitates the user to manage the results.
URI : http://dspace.unl.edu.ec/jspui/handle/123456789/18662
Aparece en las colecciones: TRABAJOS DE TITULACION AEIRNNR

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